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人脸识别技术原理

发布时间:2020-3-19 15:32:29

人脸识别技术包含三个局部:
(1)人脸检测
相貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判别能否存在面像,并别离出这种面像。普通有下列几种办法:
①参考模板法
首先设计一个或数个规范人脸的模板,然后计算测试采集的样品与规范模板之间的匹配水平,并经过阈值来判别能否存在人脸;
②人脸规则法
由于人脸具有一定的构造散布特征,所谓人脸规则的办法即提取这些特征生成相应的规则以判别测试样品能否包含人脸;
③样品学习法
这种办法即采用形式辨认中人工神经网络的办法,即经过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器;
④肤色模型法
这种办法是根据相貌肤色在颜色空间中散布相对集中的规律来停止检测。
⑤特征子脸法
这种办法是将一切面像汇合视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的间隔判别能否存在面像。
值得提出的是,上述5种办法在实践检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
相貌跟踪是指对被检测到的相貌停止动态目的跟踪。详细采用基于模型的办法或基于运动与模型相分离的办法。此外,应用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手腕。
(3)人脸比对
相貌比对是对被检测到的相貌像停止身份确认或在面像库中停止目的搜索。这实践上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次停止比对,并找出匹配对象。所以,面像的描绘决议了面像辨认的详细办法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描绘办法:
①特征向量法
该办法是先肯定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、间隔等属性,然后再计算出它们的几何特征量,而这些特征量构成一描绘该面像的特征向量。
②面纹模板法
该办法是在库中存贮若干规范面像模板或面像器官模板,在停止比对时,将采样面像一切象素与库中一切模板采用归一化相关量度量停止匹配。此外,还有采用形式辨认的自相关网络或特征与模板相分离的办法。
人脸辨认技术的中心实践为“部分人体特征剖析”和“图形/神经辨认算法。”这种算法是应用人面子部各器官及特征部位的办法。如对应几何关系多数据构成辨认参数与数据库中一切的原始参数停止比拟、判别与确认。普通请求判别时间低于1秒。


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